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您進行了夢dream以求的電話面試,并且感到緊張。等待電話響起時,您可以自己泡杯茶,接電話之前,您數(shù)到三。
現(xiàn)在,假設(shè)您的面試官是一個名為Vera的機器人。
俄羅斯初創(chuàng)公司Stafory聯(lián)合創(chuàng)始人Alexei Kostarev表示,他的公司開發(fā)的Robot Vera由人工智能(AI)算法驅(qū)動。
“這是機器學(xué)習(xí),”科斯塔列夫說。他解釋說,他的公司使用140萬次采訪,維基百科和160,000本書對Vera進行了編程。
薇拉(Vera)剛開始進行電話采訪時,她遵循了劇本,但此后發(fā)生了變化。
莫斯科的科斯塔列夫通過電話告訴法新社:“維拉了解候選人給出的答案。”
盡管機器人招聘人員將吸引那些試圖降低成本的公司,但也可能會有另一個更微妙的優(yōu)勢。
科斯塔列夫說:“例如,當(dāng)(候選人)對工作機會提供反饋時,他們(說)了他們不會告訴...人的更誠實的事情。”
Stafory說,Robot Vera目前有200個客戶,這些公司都是大型公司,然后通過常規(guī)面試和最終選擇來挑選被選的應(yīng)聘者。
偏見的危險
更廣泛地說,人力資源專家正在尋求AI解決方案,以從整體上加快招聘流程。
公司 ZipRecruiter正在宣傳一種實時選擇服務(wù),每個工作機會都會立即發(fā)布在多達100個網(wǎng)站上。
眨眼間,其算法便遍歷了在ZipRecruiter注冊的1000萬求職者,以找出最適合該職位描述的求職者。
然后,準(zhǔn)雇主會選拔最優(yōu)秀的候選人,從而使招聘工作變得不那么費時。
ZipRecruiter負責(zé)人Ian Siegel告訴法新社,該系統(tǒng)運行良好,因為“雇主不太擅長描述他們想要的東西,但是當(dāng)他們看到時,他們知道他們想要的東西”。
隨著時間的流逝,隨著人力資源工作人員對他們首選的候選人的支持,算法在檢測公司正在尋找什么樣的個人資料方面變得越來越好。
到目前為止還算不錯,但是當(dāng)然有一些顧慮。
首先,這些算法學(xué)習(xí)速度如此之快,很難弄清它們?nèi)绾巫龀鋈绱岁P(guān)鍵的選擇。
人們還擔(dān)心,當(dāng)機器人的所有學(xué)習(xí)都來自人類時,它們將無法抵抗偏見或偏見等弱點。
ZipRecruiter正在盡最大努力在其算法中考慮偏差的風(fēng)險。
Siegel在電話中說:“但問題是,算法是如此復(fù)雜,有很多不同的信息,我們無法對它是如何與匹配進行反向工程的。
'需要兩個'
總部位于巴黎的人力資源初創(chuàng)企業(yè)協(xié)會(LabHR)的杰里米·拉姆里(Jeremy Lamri)表示,應(yīng)對這種風(fēng)險的一種方法是關(guān)閉系統(tǒng)中的AI。
他說:“告訴機器要尋找的東西就足夠了;不需要機器學(xué)習(xí)。”
隨著雇主尋找具有學(xué)習(xí)能力,適應(yīng)能力和團隊合作能力等軟技能的應(yīng)聘者,技術(shù)一直在發(fā)展。
拉姆里說:“如果明天有人發(fā)明一種掃描儀,可以通過看著你的眼睛就能分辨出你在工作中能否表現(xiàn)出色,那么我認為大多數(shù)(公司)都會采用它。”
Adecco招聘部門Badenoch&Clark和Spring的負責(zé)人Laurent da Silva說,但是如果機器可以做出最初的選擇,那么最終應(yīng)該由人來決定。
他說:“這就像在我們的私人生活中一樣。”
“人工智能可以幫助促進會議,但最終,兩個真正的探戈者需要探戈。”
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